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Nuevos métodos mejoran la eficiencia y accesibilidad del diseño de CNN.

Nuevas herramientas y conjuntos de datos mejoran la comprensión de las señales fisiológicas a través del análisis de video.

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Nuevos métodos que usan deep learning mejoran la evaluación de tumores en pacientes con glioblastoma después de la cirugía.

CHATTY busca reducir la confusión de clases en modelos de aprendizaje automático durante la adaptación de dominio.

El Sistema de Memoria Transactiva mejora la eficiencia de los robots de asistencia social en entornos grupales.

Dos modelos cuánticos mejoran la eficiencia y precisión de la clasificación de imágenes.

Este estudio evalúa las GANs para mejorar la clasificación de radiografías de tórax mediante la augmentación de datos.

Un nuevo enfoque mejora KNN para clasificaciones de datos más precisas.

Un estudio revela que los modelos de codificador-decodificador superan a los métodos tradicionales en tareas de clasificación de etiquetas.

Nuevo método mejora el diagnóstico de cáncer al considerar el contexto del tejido.

Un nuevo método mejora la clasificación de gestos manuales utilizando señales del cerebro.

Explorando métodos para integrar registros de salud electrónicos para mejorar la atención al paciente.

Un método para mejorar el rendimiento del modelo en el análisis de imágenes de tejidos.

Examinando los factores que influyen en el uso de aplicaciones de salud móvil en diferentes grupos.

La investigación destaca las dificultades en el seguimiento preciso de la presión arterial con tecnología portátil.

Un nuevo método mejora la tomografía de coherencia óptica para una mejor imagen del tejido.

Las Superficies Reflectantes Inteligentes mejoran la eficiencia de comunicación para dispositivos inteligentes.

Mejorando modelos pequeños para preguntas médicas a través de técnicas innovadoras y métodos de datos.

Text2Cohort hace que los datos del cáncer sean más accesibles para los investigadores a través de consultas en lenguaje natural.

Un nuevo método muestra potencial para mejorar la calidad de las imágenes de MRI con datos limitados.

Nuevos métodos mejoran la política de seguridad en el aprendizaje por refuerzo con menos datos.

Una mirada a cómo las limitaciones moldean la toma de decisiones en el aprendizaje por refuerzo.

Explora cómo los mixnets trazables mejoran la privacidad en la gestión de datos mientras permiten consultas específicas.

Un enfoque novedoso mejora la precisión del diagnóstico de COVID-19 a través de un análisis mejorado de imágenes de rayos X.

MRC-Net mejora el diagnóstico de enfermedades de la retina a través de técnicas avanzadas de segmentación de vasos.

Mejorando la eficiencia en la asignación de recursos en sectores de comunicación críticos a través de técnicas avanzadas.

FocusContrast mejora el análisis de imágenes médicas al priorizar detalles diagnósticos cruciales.

Nuevos métodos mejoran la precisión del modelo sin datos etiquetados.

Med-PaLM 2 mejora significativamente la precisión en las respuestas de información médica.

Un nuevo modelo mejora el rendimiento de la segmentación semántica en situaciones complicadas.

Nuevas redes neuronales mejoran el rendimiento del reconocimiento de imágenes, incluso con entradas ruidosas.

Un nuevo método mejora la transferencia de imágenes inalámbricas usando comunicación semántica.

Un nuevo método mejora la seguridad y la privacidad en la gestión de datos de IoT.

Un nuevo modelo mejora la segmentación de imágenes del corazón para un mejor manejo de la FA.

Un nuevo modelo mejora el análisis de imágenes al centrarse en las relaciones espaciales entre parches.

Un nuevo método mejora la segmentación de imágenes manteniendo la privacidad del paciente.

Nuevos métodos mejoran la calidad de las imágenes del corazón y reducen la exposición a la radiación.

CDI-Net mejora la calidad de las imágenes SPECT mientras reduce la exposición a la radiación.

Un nuevo método para mejorar el aprendizaje a partir de tareas limitadas en el aprendizaje automático.